SequentialThinking MCP: LLMの思考プロセスを再定義する構造化アプローチ

はじめに 大規模言語モデル（LLM）の進化により、複雑な推論能力は飛躍的に向上しました。しかし、複雑な問題解決や長期的な思考が必要な場面では、従来のLLMの推論プロセスには制限がありました。2024年11月25日にAnthropicによって発表されたModel Context Protocol（MCP）の一部として実装されたSequentialThinkingは、この限界を超えるために設計された革新的なフレームワークです。本記事では、SequentialThinkingの仕組み、利点、そして実際の応用例について詳しく解説します。 LLMの標準的な推論プロセスとその限界 最新のLLMは「Chain of Thought（CoT）」と呼ばれる手法により、思考プロセスを段階的に表現することが可能になりました。しかし、この従来のアプローチには以下のような限界があります： コンテキスト制限: コンテ